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关于《火焰纹章:晓之女神》的乱数生成规律的初步研究

本人是火焰纹章、英雄无敌等战棋类游戏的业余玩家,虽然技术一般,但是乐在其中,玩过GBA三作,但是后来由于工作繁忙,一直没有时间体验最新作品,闲暇之余准备把一些经典拿出来体验一下,于是就开始了苍炎和晓女之行(当然是模拟器玩家),玩火纹这种战棋类游戏免不了使用S/L大法来避免全军覆没或者练出个奇葩,但是运气差的时候升级有可能一个点都没有,运气好的时候点数又会全满,不断读档凸点随机性太大而且很耗费时间,强迫症犯了就想如何能不用修改器让升级点数自然最大化(奇怪的症结)。当我体验了苍炎之后,发现同一个即时存档升级的时候点数总是一定的,因此也萌生了找到苍/晓的升级算法,并写一款可以预测升级点数工具的想法。

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脑电神经网络:概率奖励学习中的神经结构映射

世界上许多事物都有一定的结构,我们可以用它来组织思想。我们使用心理数字线组织其他类型的信息,最明显的就是数字。作为其中一种概念,数量大小可表征在单一维度上(即在一条心理数字线上(一般来说,小数字、坏的、悲伤、不道德、年轻表征在这条线的左侧,大数字、好的、开心、高尚、年老等表征在右侧))。但是我们是否也用他们表征新信息?牛津大学实验心理学系Luyckx和Summerfield等人在eLife杂志上发表文章,他们训练健康被试将6个不同颜色的驴子照片与六种不同的奖励概率联系起来。一头驴子奖励5%,另一头奖励95%等。通过试误,被试学会了根据驴子获得奖励的可能性对它们进行排序。Luyckx等将被试观察驴子时的大脑活动与观察数字1-6时的大脑活动进行比较。驴的EEG活动模式对应于它们在心理数字线上的数字。因此,驴子1以最低的奖励概率,产生了类似于数字1的大脑活动模式,以此类推。这表明,我们不是以非结构化的方式学习,而是利用过去关于刺激之间的关系知识来组织新的信息。这种现象称为结构对齐。Luyckx等的结果表示人类是通过对世界结构的一般理解来学习新事物。这对教育和人工智能有重要意义,如果教授人类和计算机了解项目之间的关系,而不是孤立地学习项目,他们可能会更有效地学习。

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Python数据分析(中英对照)·Building and Examining NumPy Arrays 构建和检查 NumPy 数组

NumPy provides a couple of ways to construct arrays with fixed,start, and end values, such that the other elements are uniformly spaced between them. NumPy提供了两种方法来构造具有固定值、起始值和结束值的数组,以便其他元素在它们之间均匀分布。 To construct an array of 10 linearly spaced elements starting with 0 and ending with 100, we can use the NumPy linspace function. 要构造一个由10个线性间隔元素组成的数组,从0开始到100结束,我们可以使用NumPy linspace函数。 In this case, I’m going to type np.linspace. 在本例中,我将键入np.linspace。 The first argument is the starting point, which is 0. 第一个参数是起点,即0。 The second is the ending point, which will be included in the NumPy array that gets generated. 第二个是结束点,它将包含在生成的NumPy数组中。 And the final argument is the number of points I would like to have in my array. 最后一个参数是数组中的点数。 In this case, NumPy has created a linearly spaced array starting at 0 and ending at 100. 在本例中,NumPy创建了一个从0开始到100结束的线性间隔阵列。 Now, to construct an average of 10 logarithmically spaced elements between 10 and 100, we can do the following. 现在,要构造10个10到100之间的对数间隔元素的平均值,我们可以执行以下操作。 In this case we use the NumPy logspace command. 在本例中,我们使用NumPy logspace命令。 But now careful, the first argument that goes into logspace is going to be the log of the starting point. 但是现在要小心,进入日志空间的第一个参数将是起点的日志。 If you want the sequence to start at 10, the first argument has to be the log of 10 which is 1. 如果希望序列从10开始,则第一个参数必须是10的log,即1。 The second argument is the endpoint of the array, which is 100. 第二个参数是数组的端点,它是100。 And again, we need to put in the log of that, which is 2. 再一次,我们需要把它放到日志中,也就是2。 And the third argument as before, is the number of elements in our array. 和前面一样,第三个参数是数组中的元素数。 in this case, what NumPy has constructed is an array consisting of 10 elements where the first element is 10 and the last element is 100. 在本例中,NumPy构造了一个由10个元素组成的数组,其中第一个元素是10,最后一个元素是100。 All of the other elements are uniformly spaced between those two extreme points in the logarithmic space. 所有其他元素均匀分布在对数空间的两个端点之间。 To construct array of ten logarithmically spaced elements between numbers say 250 and 500,

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